李海威, 趙 霞, 劉 循, 張瓊燕
(1.上海交通大學(xué) 自動(dòng)化系,上海 200241; 2.上海申通地鐵股份有限公司,上海 200233)
隨著城市的迅速發(fā)展及城市人口的大幅增加,建設(shè)高效的城市軌道交通系統(tǒng)已經(jīng)成為解決城市交通擁擠問(wèn)題的重要解決方法。然而,由于運(yùn)行線(xiàn)路路況,包括車(chē)輛狀況、線(xiàn)路、運(yùn)量、站點(diǎn)情況、運(yùn)行時(shí)刻要求等因素的影響,人工駕駛已難以應(yīng)對(duì)越來(lái)越高的車(chē)輛運(yùn)行要求。如何在保證列車(chē)運(yùn)行的安全性、準(zhǔn)時(shí)性的情況下,提高平穩(wěn)性(包括舒適性)和降低能耗,是當(dāng)前列車(chē)自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)(automatic train operation system,ATO)研究的關(guān)鍵。這是一個(gè)涉及多變量自適應(yīng)、多傳感器融合的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題[1~9]。
本文根據(jù)上述要求開(kāi)展了控制方法的研究,給出了一種高效、通用的實(shí)時(shí)控制算法,包括車(chē)輛自動(dòng)運(yùn)行基本控制參數(shù)定義、自適應(yīng)控制模型構(gòu)建、相關(guān)參數(shù)的界定等,以及對(duì)控制算法的驗(yàn)證。
對(duì)于列車(chē)控制系統(tǒng),輸出為列車(chē)牽引率(制動(dòng)率)a,控制目標(biāo)是列車(chē)速度v,其中還包括基于舒適性的速度曲線(xiàn)、運(yùn)行時(shí)間控制要求等。與牽引率和速度有關(guān)的相關(guān)參數(shù)包括:
1)土建狀況:包括軌道坡度、彎道、隧道、站點(diǎn)限制等,對(duì)整個(gè)運(yùn)行控制起到干擾作用;
2)車(chē)輛參數(shù):包括車(chē)輛牽引力、運(yùn)行阻力,隨速度變化而產(chǎn)生變化;
3)乘客數(shù)量:重要的影響因素之一,其質(zhì)量最終體現(xiàn)在慣量和摩擦力上。
列車(chē)控制系統(tǒng)對(duì)一些重要的參數(shù),特別是涉及安全的要素配置了相應(yīng)的傳感器,包括承載重量、列車(chē)運(yùn)行速度、加速度、站點(diǎn)位置傳感器等。參數(shù)的實(shí)時(shí)獲取,對(duì)于整個(gè)運(yùn)行控制至關(guān)重要。此外,其采樣頻率和處理速度,也對(duì)控制精度產(chǎn)生影響。
對(duì)于列車(chē)運(yùn)行控制,動(dòng)力參數(shù)是主要的輸入,除了受控的牽引力外,還有不受人力操縱的外力,按其產(chǎn)生的原因,可分為基本阻力和附加阻力。附加阻力主要考慮坡道阻力、曲線(xiàn)阻力、隧道空氣阻力等。牽引力為已知的,運(yùn)行阻力為變化的,其加速度aw(m/s2)可以表示為
aw=aw0+awi+awr+aws
(1)
式中aw0為基本阻力加速度(包括由乘客質(zhì)量變化造成的摩擦力影響);awi為坡道阻力加速度;awr為軌道曲線(xiàn)阻力加速度;aws為隧道阻力加速度。
考慮到乘坐舒適性的要求,在實(shí)際控制中,對(duì)于加速度的變化速度有著一定的限制,即需對(duì)列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)每個(gè)采樣周期內(nèi)的加/減速度變化率(沖擊極限)進(jìn)行限制。沖擊極限的計(jì)算公式為
(2)
式中j為當(dāng)前工況的沖擊極限;ai為當(dāng)前采樣周期的加速度;awi為當(dāng)前采樣周期的列車(chē)運(yùn)行阻力加速度;tsample為列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)的采樣周期。
整個(gè)車(chē)輛的運(yùn)行控制實(shí)際基于運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)分析和傳感器的實(shí)時(shí)檢測(cè)信息。根據(jù)速度、加速度、位置之間的關(guān)系,可以得到基本參數(shù)模型
ai+1=awi+1+(ai-awi)
(3)
vi+1=vi+(ai-awi)tsample
(4)
(5)
式中ai,vi分別為當(dāng)前采樣周期的列車(chē)加速度和速度;ai+1,vi+1分別為下一采樣周期的列車(chē)加速度和速度;si+1為當(dāng)前采樣周期至下一采樣周期的列車(chē)位移。
由于受到車(chē)輛牽引力的限制,加速度的邊界條件為
ai∈[amin,amax]
(6)
ai≤maxa(vi)
(7)
式中 maxa(vi)為當(dāng)前速度下列車(chē)所能提供的最大加速度?;诔俗孢m性要求,沖擊極限的邊界限制條件為
(8)
式中jmax為列車(chē)所允許的最大沖擊極限。
此外,由于列車(chē)在實(shí)際運(yùn)行中存在著加減速過(guò)程,驅(qū)動(dòng)電機(jī)特性的影響同樣不可忽略,即此時(shí)電機(jī)會(huì)經(jīng)過(guò)至少t0秒的惰行時(shí)間,需在控制中統(tǒng)一考慮。
式(3)~式(8)構(gòu)成了完整的列車(chē)運(yùn)行控制模型。
考慮到ATO系統(tǒng)的多參數(shù)動(dòng)態(tài)變化和穩(wěn)定的控制輸出要求,以比例—積分—微分(proportion integration differentiation,PID)控制器為基礎(chǔ),結(jié)合參數(shù)界定、控制預(yù)測(cè)算法的融入等方法,以解決由于復(fù)雜工況造成的控制擾動(dòng)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)安全、舒適、準(zhǔn)時(shí)的全自動(dòng)駕駛功能。
從車(chē)輛速度v和列車(chē)牽引率(制動(dòng)率)a的關(guān)系看,當(dāng)速度與目標(biāo)速度接近時(shí),將目標(biāo)加速度引入偏差,會(huì)極大地優(yōu)化超調(diào)效果,為了達(dá)到更好的控制效果,選取了偏差量為速度偏差與加速度偏差之和的控制策略。相比僅采用速度作為偏差的方式,改進(jìn)方法在交接段能夠減少切換次數(shù),從而使過(guò)渡更加平穩(wěn),同時(shí)也有利于延長(zhǎng)設(shè)備壽命以及提升用戶(hù)舒適度。
令PID控制器的參考速度為vin,實(shí)際速度為vout,參考加速度為ain,實(shí)際加速度為aout,則偏差量
e=vin-vout+ain-aout
(9)
PID控制器的差分方程為
u(k)=Kp(e(k)-e(k-1))+KIe(k)+KD(e(k)-
2e(k-1)+e(k-2))
(10)
為了使車(chē)輛運(yùn)行中各階段控制效果更好,交接更為平穩(wěn),對(duì)控制器的工作模式進(jìn)行了專(zhuān)門(mén)的設(shè)置,包括:巡航模式(對(duì)應(yīng)參考線(xiàn)巡航工況)、制動(dòng)模式(對(duì)應(yīng)參考線(xiàn)制動(dòng)工況)和全牽引模式(實(shí)際速度與目標(biāo)速度誤差較大時(shí)采用全牽引工作模式,即施加條件所允許的最大加速度)。
本文參考線(xiàn)基于土建信息推算,參考線(xiàn)中僅有速度與位置的對(duì)應(yīng)信息,但其所對(duì)應(yīng)的加速度變化并未受到?jīng)_擊極限的限制,同時(shí)參考線(xiàn)中無(wú)牽引工況。
運(yùn)行控制器讀取ATO全速運(yùn)行參考線(xiàn)可以準(zhǔn)確地讀出工況轉(zhuǎn)換的標(biāo)記點(diǎn)。但由于參考線(xiàn)不受沖擊極限的限制,而控制器的輸出受到?jīng)_擊極限的限制,因此,有一定的響應(yīng)延遲,若完全按照參考線(xiàn)的標(biāo)記點(diǎn)來(lái)切換工況,必然會(huì)產(chǎn)生較大的超調(diào),并有可能會(huì)引發(fā)列車(chē)運(yùn)行中的緊急制動(dòng)。為有效地解決工況轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的超調(diào)問(wèn)題,在工況轉(zhuǎn)換時(shí)需要提前去除牽引(切除制動(dòng)),本文提出了采用預(yù)測(cè)方法來(lái)解決由沖擊極限產(chǎn)生的延遲問(wèn)題。
在確保與參考線(xiàn)有更好的貼合及避免過(guò)大超調(diào)的前提下,通過(guò)對(duì)工況轉(zhuǎn)化標(biāo)記點(diǎn)前移的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)該目的。方法既能最大程度地貼合需求,又能極大地提升計(jì)算效率,為動(dòng)態(tài)計(jì)算提供了更好的效率保障。
控制器的工作模式的合理劃分以及相互間轉(zhuǎn)換標(biāo)記點(diǎn)的合理結(jié)合,可有效解決各工作模式交接段的超調(diào)問(wèn)題。
工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)的具體處理方式如下
snew(n)=spoint(n)-tnvpoint(n)
(11)
式中snew(n)為標(biāo)記點(diǎn)新的位置;spoint(n)為從參考線(xiàn)讀取的工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)位置;tn為該點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的標(biāo)記點(diǎn)前移時(shí)間常數(shù);vpoint(n)為從參考線(xiàn)讀取的工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)的速度。
控制器的完整工作流程如圖1所示,其中初始化包括讀取參考線(xiàn)、讀取車(chē)輛參數(shù)(來(lái)自傳感器)、讀取工況轉(zhuǎn)換標(biāo)記點(diǎn)等功能。
圖1 控制器工作流程
為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制模型的效果,進(jìn)行了基于MATLAB的仿真分析。以上海軌道交通某站區(qū)間為參考線(xiàn)的仿真結(jié)果如圖2所示。
圖2 上海軌道交通某站區(qū)間仿真結(jié)果
圖中1為參考線(xiàn)、2為列車(chē)閉環(huán)、3為控制器工作模式線(xiàn)、4為控制器輸出線(xiàn)、仿真結(jié)果顯示:全站運(yùn)行過(guò)程中最大超調(diào)約0.1 m/s(要求不超過(guò)0.5 km/h),旅行時(shí)間為90.45 s,停站精度為6 cm(要求不超過(guò)25 cm),滿(mǎn)足要求。該站區(qū)間的仿真所需時(shí)間約5 s,遠(yuǎn)低于該站的旅行時(shí)間,滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)計(jì)算的要求。
本文控制系統(tǒng)中,工況轉(zhuǎn)換標(biāo)記點(diǎn)前移量數(shù)值是一個(gè)重要的參數(shù)指標(biāo),該數(shù)值會(huì)直接影響超調(diào)量的大小,而此參數(shù)在控制系統(tǒng)運(yùn)行通常使用經(jīng)驗(yàn)參數(shù)先進(jìn)行賦值,然后通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整并應(yīng)用于后續(xù)的控制中。
1)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定
最大超調(diào)是控制器的核心評(píng)價(jià)指標(biāo),特別是過(guò)大的超調(diào)會(huì)導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中觸發(fā)緊急制動(dòng)。同時(shí),能耗、旅行時(shí)間、停站精度也作評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文所選取的參考線(xiàn)為全速運(yùn)行參考線(xiàn),因此,未考慮能耗因素。綜合各類(lèi)指標(biāo)有
U=U1+U2+U3+U4
(12)
式中U1為最大超調(diào)指標(biāo);U2為能耗指標(biāo);U3為旅行時(shí)間指標(biāo);U4為停站精度指標(biāo)。
2)參數(shù)自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)方法
控制器首先會(huì)以默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,得到初步結(jié)果。若初步結(jié)果不滿(mǎn)足要求,則通過(guò)改變控制器相應(yīng)參數(shù)(可改變的參數(shù)包括標(biāo)記點(diǎn)前移量、偏差計(jì)算的加權(quán)比例),以一定步長(zhǎng)逐步改變,直至滿(mǎn)足評(píng)價(jià)要求。
為驗(yàn)證相關(guān)研究結(jié)果,以上海軌道交通某站為參考線(xiàn)進(jìn)行了基于MATLAB的仿真分析。圖3為仿真結(jié)果,該測(cè)試分析中選取的初始參數(shù)并不合理(標(biāo)記點(diǎn)前移量過(guò)小而導(dǎo)致超調(diào)),通過(guò)自適應(yīng)逐步增大標(biāo)記點(diǎn)前移量,可以看到自適應(yīng)的效果。圖中,1為參考線(xiàn)、2為列車(chē)閉環(huán)曲線(xiàn)、3為控制器工作模式線(xiàn)、4為控制器輸出線(xiàn)。
仿真分析中僅選取最大超調(diào)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)標(biāo)記點(diǎn)的前移量進(jìn)行自學(xué)習(xí)。從此圖中可以看出:該默認(rèn)參數(shù)無(wú)法滿(mǎn)足要求,在工況轉(zhuǎn)換時(shí)超調(diào)過(guò)大,超調(diào)約為0.9 m/s,若按此運(yùn)行必然觸發(fā)緊急制動(dòng),不滿(mǎn)足要求,經(jīng)過(guò)系統(tǒng)參數(shù)自整定功能后,可以得到圖2中的結(jié)果,滿(mǎn)足要求。
圖3 上海軌道交通某站區(qū)間仿真結(jié)果(默認(rèn)參數(shù)不恰當(dāng)時(shí))
針對(duì)軌交列車(chē)復(fù)雜工況,提出了一種基于多傳感融合,多參數(shù)優(yōu)化和參數(shù)自適應(yīng)相結(jié)合的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)控制方法,并選用了實(shí)際線(xiàn)路數(shù)據(jù),進(jìn)行了仿真分析,驗(yàn)證了方法的可行性。目前,方法已在上海軌道交通線(xiàn)路中進(jìn)行實(shí)際運(yùn)行測(cè)試,效果良好。
所述的研究成果,為后續(xù)ATO自動(dòng)駕駛控制器的多等級(jí)運(yùn)行曲線(xiàn)及節(jié)能曲線(xiàn)的開(kāi)發(fā)提供了良好的基礎(chǔ)和可行的技術(shù)思路。
[1] 周翊民.城市軌道交通的發(fā)展趨勢(shì)及其動(dòng)因分析[J].城市軌道交通研究,2001(2):1-4.
[2] 余吉文.基于模糊預(yù)測(cè)控制的列車(chē)自動(dòng)駕駛仿真研究[D].上海:上海交通大學(xué),2013:2.
[3] 賈利民.智能多目標(biāo)優(yōu)化控制及其應(yīng)用[J].信息與控制,1992,21(1):13-20.
[4] 李子鈞.基于模糊自適應(yīng)PID控制的列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的研究[D].北京:北京交通大學(xué),2010:12.
[5] Oshima H,Yasunobu S,Sekino S.Automatic train operation system based on predictive fuzzy control[C]∥Proceedings of the International Workshop on Artificial Intelligence for Industrial Applications,Tokyo:1988:485-489.
[6] Nash A,Weidmann U,Bollinger S.et al.Increasing schedule reliability on Zurich’s S-Bahn through computer analysis and simulation[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,2006,1955:16-25.
[7] Fernández-Rodríguez A,Fernández-Cardador A,Cucala A P,et al.Design of robust and energy-efficient ATO speed profiles of metropolitan lines considering train load variations and delays[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2015,16(4):2061-2071.
[8] 劉海東,毛保華,丁 勇,等.列車(chē)自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)算法及其實(shí)施研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2005,17(3):577-580.
[9] 張 強(qiáng).基于遺傳算法的列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京交通大學(xué),2008:5.